基于文本向量实现零样本分类 已完结
课程介绍
本课程专为零基础学员打造,从基础到进阶,全面覆盖核心知识点,学完即可掌握相关技能。
在传统的文本分类任务中,我们通常依赖监督学习方法,比如朴素贝叶斯、支持向量机,或者 BERT 这样的深度学习模型。但这些方法存在三个关键限制: 需要固定的分类标签 需要大量的标注数据 需要不断训练和调参 这种传统方法的不足之处: 只能识别预先定义好的标签。例如,我们可能训练了一个分类器来识别"科技"…
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